長(zhǎng)江口及鄰近海域懸浮顆粒物對(duì)葉綠素a遙感反演算法的影響分析
本文選題:葉綠素a + 懸浮顆粒物; 參考:《遙感技術(shù)與應(yīng)用》2016年01期
【摘要】:利用水介質(zhì)光輻射傳輸數(shù)值模型Hydrolight,結(jié)合前人對(duì)長(zhǎng)江口及鄰近海域水體的生物—光學(xué)模型研究,模擬不同光學(xué)水體的遙感反射率,并分析遙感反射率對(duì)懸浮顆粒物(SPM)的敏感性以及SPM對(duì)4種葉綠素a(Chla)反演算法(二波段、三波段、熒光基線高度(FLH)和綜合葉綠素指數(shù)(SCI)算法)的影響。結(jié)果表明:由Hydrolight模擬得到的遙感反射率與現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)的遙感反射率的均方根誤差小于0.01sr-1,其中可實(shí)現(xiàn)遙感反射率在550~725nm波段較精確的模擬。遙感反射率對(duì)SPM的敏感性隨著Chla濃度的升高而降低。二波段、三波段算法適合低SPM濃度水體的Chla濃度反演,FLH算法反演Chla濃度時(shí)易受SPM的影響,而SCI算法在中、高SPM濃度水體中消除SPM的影響進(jìn)而反演Chla的潛力較好。
[Abstract]:The remote sensing reflectivity of different optical water bodies was simulated by using the numerical model of optical radiation transfer in water medium, Hydrolight, and the biological optical model of the Changjiang Estuary and its adjacent waters. The sensitivity of remote sensing reflectance to suspended particulate matter (SPM) and the effect of SPM on four kinds of chlorophyll Chla inversion algorithms (two-band, three-band, fluorescence baseline height and synthetic chlorophyll index) were analyzed. The results show that the RMS error of the remote sensing reflectance simulated by Hydrolight is less than 0.01sr-1, and the RMS error of the remote sensing reflectivity measured in situ is less than 0.01sr-1. The simulation of remote sensing reflectance in 550~725nm band can be realized accurately. The sensitivity of remote sensing reflectance to SPM decreases with the increase of Chla concentration. In the second band, three band algorithm is suitable for the Chla concentration inversion of low SPM concentration water. The SCI algorithm is susceptible to the influence of SPM in the retrieval of Chla concentration, while the SCI algorithm can eliminate the influence of SPM in the medium and high SPM concentration water and thus has better potential for Chla inversion.
【作者單位】: 華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271375) 教育部博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20120076110009)
【分類號(hào)】:P715.7
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1958549
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